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基于事件相机数据统计的机械微振动视觉测量方法技术

技术编号:41923602 阅读:5 留言:0更新日期:2024-07-05 14:22
一种基于事件相机数据统计的机械微振动视觉测量方法,首先,利用事件相机采集机械设备微小振动的动态事件数据;其次,按照动态事件数据的空间位置分布特性筛选分析的目标数据;再次,在事件维度上整合和池化目标数据,还原亮度变化曲线;最后,利用信号分析方法对亮度变化曲线进行振动特性分析,获得机械设备的微小振动测量结果;本发明专利技术解决了工程场景下微小振动的分析问题,实现了非接触式的机械装备微振动测量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于机械设备振动监测,具体涉及一种基于事件相机数据统计的机械微振动视觉测量方法


技术介绍

1、机械设备在现代生产和经济中扮演着至关重要的角色,确保其正常运行是一项关键的工作,振动监测是评估机械设备健康状况的重要手段,其通过捕捉设备运行时的微小振动来反映其当前状态。尽管在实验室环境下已经能够捕捉到高精度的微小振动,但在实际工程环境中实现有效、准确的振动分析和测量仍然是许多工程中都需克服的实际问题。

2、现有的测振技术可分为接触式和非接触式两种。在接触式测振方法中,需要将传感器附着于机械设备表面或嵌入机械设备的零件中,并通过线缆来连接检测设备;在一些条件特殊的工业场景,如高温高压、振动剧烈或设备零件设计难度高等场景中,接触式设备的使用和安装受到限制。对比接触式传感器,非接触式传感器无需直接接触物体,不会直接影响设备设计,也不会造成传感器和被测物体的磨损,并且由于不受设备本身结构的限制,在一些场景下能够提供更好精度的测量结果,适应性强;但同时非接触式传感器也面临着成本较高、对环境要求严格,易受干扰等问题。

3、事件相机是一种新兴的仿生视觉传感器,其核心传感器模块由大量相对独立的微型光敏传感子模块组成,每个子模块对应相机的视觉信号中一个像素点的采集,这使得事件相机能够异步检测视野中每个像素的亮度变化并输出动态信号,像素点的亮度变化由光照条件和相机与拍摄物体间的相对运动引起,因此能够用恒定光照条件下固定的事件相机来采集物体的振动信息,在非接触式的机械微振动测量上有相当的应用潜力。

4、目前基于事件相机的动态视觉信号的机械微振动监测研究尚处于空白阶段,对于事件相机采集机械微振动的动态视觉信号的可行性方法以及如何从动态视觉信号中解析出物体的振动信息也有待开发。


技术实现思路

1、为了克服上述现有技术的缺陷,本专利技术的目的在于提出一种基于事件相机数据统计的机械微振动视觉测量方法,解决了工程场景下微小振动的分析问题,实现了非接触式的机械装备微振动测量。

2、为达到上述目的,本专利技术采取的技术方案如下:

3、一种基于事件相机数据统计的机械微振动视觉测量方法,首先,利用事件相机采集机械设备微小振动的动态事件数据;其次,按照动态事件数据的空间位置分布特性筛选分析的目标数据;再次,在事件维度上整合和池化目标数据,还原亮度变化曲线;最后,利用信号分析方法对亮度变化曲线进行振动特性分析,获得机械设备的微小振动测量结果。

4、一种基于事件相机数据统计的机械微振动视觉测量方法,包括以下步骤:

5、步骤1:利用事件相机获取机械设备的一系列时间连续的微振动事件其中,ei表示第i个事件,ne为使用事件相机记录数据的时间段ttotal内记录的事件总数;事件ei为包括四个元素的向量,ei=(x,y,t,p)为事件相机上位于(x,y)处的像素点在t时刻的事件,p为该事件的极性,由该位置的像素点的亮度变化决定:像素点亮度增加时p取值+1,事件为正极性;像素点亮度减少时p取值-1,事件为负极性;

6、步骤2:选择监测目标区域,并筛选出区域内的事件数据;

7、步骤3:对步骤2筛选出的事件数据按空间分布进行计数,根据每个像素点事件数选取最优的监测像素点,并提取出这些像素点数据;

8、步骤4:对选取出的像素点数据进行时间维度上的池化处理,将每个像素点上的正负事件流重新构建为该像素点上的亮度变化曲线;

9、步骤5:对步骤4中每个像素位置上的像素点数据进行时域平均处理以去除亮度变化曲线中存在的噪声;

10、步骤6:利用步骤5中得到的各个像素事件流合成总体亮度变化曲线;

11、步骤7:对步骤6中得到的目标区域亮度变化曲线进行快速傅立叶变换来提取频域信号,根据频域信号来对机械设备进行振动评估。

12、和现有技术相比,本专利技术的有益效果为:

13、本专利技术利用事件相机实现了机械设备运行中微振动信号的无接触式采集,将采集的事件流数据进行筛选,构建表征设备运行过程的亮度变化曲线,利用该曲线进行振动信号的特征提取,实现了事件相机对机械设备运行过程中的微振动估计,为设计新型的多点故障监测设备提供一种简单高效的新方法。

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【技术保护点】

1.一种基于事件相机数据统计的机械微振动视觉测量方法,其特征在于:首先,利用事件相机采集机械设备微小振动的动态事件数据;其次,按照动态事件数据的空间位置分布特性筛选分析的目标数据;再次,在事件维度上整合和池化目标数据,还原亮度变化曲线;最后,利用信号分析方法对亮度变化曲线进行振动特性分析,获得机械设备的微小振动测量结果。

2.一种基于事件相机数据统计的机械微振动视觉测量方法,其特征在于,包括以下步骤:

【技术特征摘要】

1.一种基于事件相机数据统计的机械微振动视觉测量方法,其特征在于:首先,利用事件相机采集机械设备微小振动的动态事件数据;其次,按照动态事件数据的空间位置分布特性筛选分析的目标数据;再次,在事件维度上整合和池化...

【专利技术属性】
技术研发人员:李响熊杰雷亚国李乃鹏杨彬曹军义武通海
申请(专利权)人:西安交通大学
类型:发明
国别省市:

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